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王文剑
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期刊论文
一种回归SVM选择性集成方法*)
计算机科学，2008，35（4）：178～180，-0001，（）：
摘要/描述
泛化能力是机器学习关心的一个根本问题，采用集成学习技术可以有效地提高泛化能力。本文提出了一种将支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行选择性集成回归的方法。通过引入三个阈值，可以选择合适的子SVM，从而进一步提高了整个集成学习的效率。实验结果表明，本文提出的选择性集成方法可以在一定程度上解决SVM的模型选择问题和大规模数据集的学习问题，与传统的集成方法Bagging相比具有更高的泛化能力。
【免责声明】以下全部内容由[王文剑]上传于[2010年03月30日 19时07分39秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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